岗位职责：
1. 负责计算机视觉核心算法的实现、调试与优化，重点覆盖目标检测、目标跟踪、关键点识别等核心任务，保障算法准确率、实时性与泛化能力；
2. 深入理解当前主流计算机视觉算法及核心机理，能根据具体应用场景设计定制化技术方案，并完成算法场景适配与性能迭代；
3. 开展光学类图像识别智能算法的研究、开发与长期维护，包括光学图像预处理、特征提取、目标识别等，适配光学传感器相关业务需求；
4. 熟悉主流视觉大模型，具备模型结构设计、参数调优、轻量化改造等能力，支撑大模型在实际场景中的落地应用；
5. 负责算法相关数据全流程管理，包括标注规范制定、高质量数据集构建、数据预处理与增强、异常数据清洗，为模型训练与优化提供核心支撑；
6. 基于PyTorch等深度学习框架，完成模型搭建、训练、验证及迭代，配合工程团队完成算法工程化适配（如部署环境兼容、接口开发），推动产品落地；
7. 跟进学界与业界SOTA研究成果，开展技术复现与创新应用，持续优化计算机视觉模型性能，解决算法开发、测试及落地过程中的各类技术问题；
8. 与工程开发、产品、硬件团队紧密协同，输出算法设计文档、接口规范、技术方案说明书等，配合完成系统联调、性能测试与问题排查，保障算法顺利落地；
9. 负责项目全周期技术文档编写与经验沉淀，包括算法设计报告、模型训练日志、问题解决方案、技术总结等，推动团队技术共享与能力提升。
任职要求：
1. 本科及以上学历，人工智能、数学与统计学、计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程、自动化等相关专业；
2. 精通Python、C++/C编程语言，具备扎实的代码开发、调试及工程化实现能力，熟悉Linux操作系统，熟练运用Git、conda、pip等开发工具；
3. 熟练掌握机器学习、深度学习核心基础知识，深入理解CNN、RNN、Transformer等基础网络结构，熟悉ResNet、YOLO、ViT等常用计算机视觉模型的原理与应用；
4. 精通PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等至少一种主流深度学习框架，具备模型搭建、训练、调优及性能优化的实战能力；
5. 具备较强的代码阅读、伪代码转化及SOTA研究成果复现能力，能快速跟进学界与业界前沿技术并落地应用；
6. 工作认真严谨、踏实肯干，具备较强的自主学习能力、问题分析解决能力及良好的跨团队沟通协作能力。
具有以下条件者优先考虑：
1. 拥有2年及以上计算机视觉相关工作经验，有目标检测、目标跟踪、图像处理、模型训练优化等相关项目实战经历；
2. 具备大型计算机视觉项目落地部署经验，熟悉软件工程开发流程，曾独立完成至少一个计算机视觉模型的上线落地；
3. 熟悉视觉大模型（如多模态大模型、轻量化模型）的设计、优化或部署，具备光学图像识别、多模态融合等专项场景经验；
4. 在CVPR/ICML/NeurIPS/AAAI/ICLR等国际顶级会议或国际顶级期刊上发表过学术论文，或拥有计算机视觉相关发明专利、编程大赛获奖经历。
注：会有成都、绵阳出差